GPT3 e as tecnologias de inteligência artificial

Se tem uma coisa que filmes de ficção científica adoram é a ideia da inteligência artificial. Seja com o simpático assistente do Homem de Ferro, J.A.R.V.I.S ou a aterradora e apocalíptica Skynet de “Exterminador do Futuro”, há diversos exemplos criativos na ficção.

Apesar da conotação moderna, o tema “Inteligência Artificial” já aparece na indústria do entretenimento há, literalmente, séculos. Jonathan Swift, em seu livro “As viagens de Gulliver”, menciona “A máquina”, uma espécie de computador com mente não humana.

Outros exemplos, mais recentes, incluem a peça de teatro “R.U.R” de Karel Capek, em que um grupo de escravos robôs se revolta contra seus mestres humanos, e o filme expressionista alemão, “Metropolis”, aonde uma garota-robô, indistinguível de humanos comuns, ataca a cidade futurista de Berlim, causando pânico generalizado.

A história da inteligência artificial no mundo real

No mundo real, a história da inteligência artificial não é tão recente quanto imaginamos. Apenas dois anos após o lançamento do filme “Metropolis”, o biólogo e professor japonês, Makoto Nishimura, apresentou “Gakutensou”, o primeiro robô construído no Japão.

Algumas funções do “Gakutensou” incluíam: mover a cabeça, mãos e alterar suas expressões faciais.

Durante os anos 50, Claude Shannon, conhecido como o “pai da teoria da informação”, publicaria o primeiro artigo discutindo o desenvolvimento de um computador capaz de jogar xadrez. Projeto que alcançaria seu ápice de popularidade nos anos 90, com o computador “Deep Blue”, da IBM, derrotando Gary Kasparov, o então campeão mundial de Xadrez.

Após a virada do milênio, os avanços na área continuaram a tomar conta, desde tecnologias de rastreamento de movimento, como o “Kinect” da Microsoft, utilizado nos videogames até a assistente digital “Siri” da Apple, que auxilia usuários de smartphone da marca, pequenas peças do quebra-cabeças da inteligência artificial, aos poucos vão tomando seus lugares.

Desenvolvimento da inteligência artificial no dia a dia

Enquanto pensamos objetivamente na inteligência artificial e seus usos, imaginamos coisas fantásticas, mas esquecemos que elas já fazem parte do nosso dia a dia, facilitando muito nossas vidas e às vezes até causando irritações.

O primeiro exemplo de facilidade são as ferramentas de busca, que filtram os resultados com base no que é acessado mais frequentemente e corrige automaticamente erros do usuário. O famoso “Você quis dizer...” do Google já é bem conhecido pela maioria das pessoas.

Do lado irritante, temos os “anúncios personalizados”, em que um algoritmo avalia cada ação que você toma em determinada plataforma e direciona anúncios com base no que você estava pesquisando naquele momento. Pesquisou sapatos na internet? Prepare-se para uma chuva de anúncios de sapatos.

Aprendizado da máquina – Machine Learning

Tudo isso é possível com base nas técnicas de machine learning, que consiste em expor um programa de computador à muita informação até que ele adquira a capacidade de reconhecer padrões.

Se você foi fazer algum cadastro em algum site e se deparou com o “Captcha” pedindo para você selecionar fotos de avião ou outros objetos, saiba que você está contribuindo para que um computador seja capaz de identificar tais objetos.

Aqueles que baixaram o famosíssimo aplicativo “FaceAPP” para modificar, envelhecer ou rejuvenescer seu rosto em fotos, também contribuíram para que programas de inteligência artificial possam identificar pessoas com maior precisão.

GPT3

Hoje, o GPT3 é, provavelmente, o modelo de linguagem mais refinado que existe, com 175 Bilhões de parâmetros (um aumento considerável em relação aos 1,5 bilhão de parâmetros do GPT2).

Mas afinal, o que faz o GPT3?

Em essência, o GPT3 é um preditor de texto, em que um ser humano fornece um fragmento de texto como entrada e o modelo prevê qual deve ser o próximo pedaço de texto.

Pode parecer simples como o “auto-completar” que vemos em celulares e nas ferramentas de busca, porém, diferentemente dessas tecnologias, o GPT3 pode escrever livros inteiros de ficção criativa, gerar códigos funcionais, compor memorandos de negócio altamente complexos e muito, muito mais.

Para gerar essas previsões, o GPT3 precisou “ler” praticamente todo o texto disponível na internet e por meio desta quantidade massiva de dados, ele pode gerar sequências de texto com grande precisão. O que ocorre é que quando você entra um pedaço de texto, ele calcula quais sequências são mais prováveis com base em tudo que foi escrito anteriormente.

Limitações

Apesar de todo seu grande potencial, o GPT3 carece de pensamento e raciocínio abstratos, sendo incapaz de compreender o conteúdo que está produzindo.

Um dia, talvez, seja possível criar uma inteligência artificial completamente senciente, capaz pensar e sentir como nós, e certamente, cada avanço, como o GPT3, é apenas parte do caminho.

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